这个词语的意思是形容一个人假装生活的非常的精美和别致，就是说故意把自己装扮成很精致有品位的生活状态。体现了一个人虚伪的价值观念和错误的自我认知，我们每个人的生活都是现实的，容不得半点虚假。很多时候我们要实事求是，求真务实的面对自己的人生，是什么样就是什么样，脚踏实地的走好每一步，这样才能够得到别人的信任和尊，也能让自己踏实安稳的生活。
中秋节前夕，一个朋友给我微信说，“你给我300块钱吧，我家里一个表哥车祸了，我回去看看。”
我当时看到信息的时候，五味杂陈。
就在年初2月份的时候，他还让我陪他一起去商场逛街，去了一家他经常逛的衣服店，非常豪爽地买了四千多块钱的衣服。
去年11月的时候，我当时恰好下班，他说在我公司附近，说要不要一起吃饭，当时我们约了一个商场准备吃饭，可最终饭没有怎么吃，陪着他买了两千多块钱的衣服。
我从来没有想到有一天，他连三百块钱都拿不出来，连顿饭都吃不起。
我一直以为他非常有钱，虽然他做的工作，一个月只有六七千块钱，但他在我面前表现的就是，有非常多的有钱人赏识他，还有人愿意主动给她钱花，他们折服于他的才华，赞叹他的品味，认为他读的书多，有知识，有文化，有教养。
正因为，他一直在我面前说这些，所以给我造成的假象就是，他除了工资之外，还有很多其他收入，他手里不缺钱花，能够供养得起自己精致的生活。
所以，当3月份的时候，他因为信用卡、网贷、借呗等各种平台逾期，还不上钱，每天被一堆人打电话追债，爆他的通讯录，他失联联系不上的时候，我真的从来没有想到。
他不是说，自己不缺钱吗？
他不是说，有很多有钱人赏识他吗？
他不是说，自己很有本事吗？
怎么到了借三十多万网贷还不上，个人征信上了黑名单，不能坐高铁、飞机，不能高消费的地步？
这简直就是巨大的魔幻。
其实，更魔幻的他这个人。
他在我认识的人中，家庭条件是最一般的，他的父母都是农民，一辈子面朝黄土背朝天，平时在家种地，不忙了就出去打工，赚的都是卖苦力的钱。
他还有一个姐姐，姐姐比他大了七八岁，学习成绩很好，但高中毕业就出去打工赚钱了，因为他父母说供不起。
他高考成绩一般，父母偏爱他，花大价钱送他上了一个还不错的学校，大学四年，几乎掏空了家底。
不知道是家庭条件不好，还是别的什么缘故，他这个人特别要面子。
从来不在人前提自己的父母，更不会主动提自己的家庭条件，跟人聊天，聊的也都是一些有品质、高雅的东西，比如说珠宝首饰、精美华服、养生、琴棋书画之类的东西。
这些东西，其实他了解的并不多，比如说，琴棋书画，他不会弹琴，不通音律，也不会下棋，画画之类的，更是没有任何基础。
但是因为他对这些东西充满渴望和向往，平时关注的比较多，了解一下基础的知识，而他能接触到的大多数人，一般对这些都没什么概念，显得他这个人有非常好的教养，生活很有品味，很精致。
大家都以为他是有钱人，家里不说是土豪，至少也小康的那种，因为在一众同学面前，他实在看不出任何穷人家孩子的习惯。
他买的衣服都是那种品质很好的，上大学的时候，别人穿几十块钱的衣服，他都开始买品牌货了；
别人的护肤品还停留在相宜本草这种档次，人家已经用上京润珍珠了；
别人买包，还停留在夜市摊或批发市场淘货，他已经开始在商场专柜买一些不那么上档次，但是有名气的品牌的东西了。
不过，虽然大学期间，他也挺能花钱，但毕竟父母就给那么多生活费，他还会收敛一些，等到大学毕业，自己能挣钱了，那真的是让人大开眼界。
他真的是我见过的，最会花钱的人，没有之一。
自从大学毕业后，一直到今年他上了征信黑名单，他每次没衣服没有低于一千块钱的，选的都是一些大品牌，耐克之类的，价格都不便宜，每次买很少买单件的，都是成套买。
他用的护肤品、化妆品、香水之类的都是大牌护肤品，一套的价格能花半个月工资，他买的时候毫不手软。
他住的地方，是租的房子，房子装修比较简单，就刷了个墙，家具什么的也都是三合板的那种，他觉得装修太low了，号称虽然房子是租的，生活却是自己的。
自己花钱找人重新装修了一遍，电视柜、书桌、衣柜都换了，另外还花几千块钱买了一套书架放他的书，又在网上买了现代艺术的装饰画，一幅画就要一两千。
好在那个房东是个厚道人，知道他装修房子之后，没有直接退押金然后让他走人，而是一直让他住着，房租也没有涨太多。
不过，后来听说，他不租退房之后，家具什么的都没有带走，那个房子再租，直接涨了五百块钱，从简装变成了豪华精装，房东睡梦里都能笑醒。
他平时特别喜欢去那种高档餐厅，日料、西餐之类的地方吃饭，平时买水果都要买那种价格很贵的，自己偶尔做饭，厨房几乎是摆设，买的厨具却贵的吓人。
一个锅七八百，一个锅铲都要一二百，还有一套碗，是买的一套据说日本进口的，一个碗要两百多块钱，一套四五个碗，还有碟子、盘子，一千多块钱没了。
他日常的口头禅就是，不能委屈自己，所以，他的生活水准一直居高不下。平时我都不敢跟他一起吃饭，因为他选的地方没有三四百块钱，根本下不来，我如果要吃他的饭，肯定是要回请的，怎么也得是海底捞吧，一个月来个三四回，可要了老命了。
可对他来说，一个人去吃个日料，去那种高档的餐厅吃个饭，几乎每周都是惯例。
平时没事还要出去旅游，旅游的话都是城市游，住市中心的高品质酒店，喜来登是最起码的，如家、汉庭之类的酒店根本不住。
……
就这么处处要求精致，处处都要吃好的，用好的，穿好的，玩好的，不了解他底色的人，根本不知道他出身农村家庭，父母靠苦力打工赚钱，也没有觉得他一个月只赚几千块钱。
但凡是见过他的人，跟他简单地沟通聊过之后，都觉得他起码是个富二代，因为现实生活中，很多富二代的生活都不一定过得像他这么精致。
可他到底不是富二代，没有显赫的家庭，也没有体面的收入，支撑他活得精致的，是信用卡、网贷、借呗。
从大学毕业到今年，他总共欠了三十多万的信用卡、网贷和借呗，这些钱，他没有用来投资，也没有用来买房或者做生意，全部都用来支撑他精致的生活了。
三月份的时候，突然借呗抽贷，信用卡降额，他一下子还不上钱了，欠的这些钱全部逾期，每天接到几十上百个催收的电话。
支付宝、微信，全部都不能用了，除了一张还房贷的银行卡，其他的卡也全部都被冻结了。
他的日常生活全部靠现金消费，但他实在没有钱，就向我们这些身边的人借钱，有时候几百，有时候几千，还有的时候是让人请他吃饭。
大家看在以往的面子上，多多少少都会给。
中间，我给过他很多次钱，我其实心里清楚这些钱基本上都回不来了，但看他如今的状况，到底有些不忍心。
劝过他多次出去找工作，然后跟银行协商还款，他一直没动静，拉不下脸，直接在家里躺平了，就靠别人接济生活了。
我有些生气，在后来一次他又跟我要钱交电费的时候，直接拒绝了。从来都是救急不救穷，天助自助者，如果他不想着自救，我们谁也救不了他。
在他逾期被催债初期，我曾经问过他，你借了这么多钱，就不担心还不上吗？你都不考虑你的经济能力吗？
他说，好日子谁不想过，我爸妈不能给我好的生活，我还不能让自己过好日子了？
好家伙，都到这个时候了，还不悔改，真是没救了！
天天晒图，还是那种关于吃喝玩乐的主题。
我也想知道这东西在台湾究竟是怎么卖的，销售方式？是否真像这个卖人参粉的人说的一样很多台湾省、香港家庭都在吃的…很热的…先不说真假…我是倒是相信是真的人参粉、毕竟人参也不贵…但是销售方式确实跟洗脑一样让人感觉像传销…家里有长辈沉迷其中…说什么吃炳翰人参粉治好红斑狼疮、肝癌…听着就是骗人的…然后吃了不舒服就是身体的反应必须坚持…已经无语死了…也是有个香港的什么姐巨好巨贴心就是卖这个人参粉的还要发展下线卖这个……好气……
在城市居住中,能拥有一个阳台无疑是一种奢侈。然而,对于很多人来说,即便没有真正的阳台,也可以通过假阳台装修来营造一个舒适惬意的私密空间。假阳台装修不仅能增加居室的使用面积,还能为家居增添别样的美感。那么,如何打造一个精致舒适的假阳台装修空间呢?让我们一起来探讨一下。
假阳台的位置选择是关键。通常情况下,可以利用窗户旁边的空间或者客厅、卧室等区域的边角位置来装修假阳台。这样不仅能充分利用空间,还能营造出一种独立的私密感。同时,还要注意阳光照射的情况,尽量选择采光较好的位置,这样可以营造出更加温馨舒适的氛围。
假阳台的空间布局需要合理规划。首先要确定假阳台的尺寸,根据实际情况合理划分使用区域,比如休闲区、种植区等。在布局时,要充分考虑动线,让整个空间使用起来更加方便舒适。同时,还要注意与室内空间的协调性,让假阳台与室内环境融为一体。
装饰元素的选择和运用也是假阳台装修的重点。可以根据自己的喜好,选择合适的家具、装饰品、绿植等,营造出不同的风格。比如,选择一些小型的沙发或藤编椅子,配以简约的茶几,营造出休闲舒适的氛围;摆放一些精致的花瓶或装饰品,增添视觉亮点;种植一些小型的绿植,让空间更加清新自然。总之,要根据自己的喜好和空间特点,巧妙地运用各种装饰元素。
在假阳台装修中,细节处理同样重要。比如,可以选用木质或瓷砖等材质来装饰地面,营造出自然清新的感觉;在墙面上可以贴上壁纸或挂画,增加视觉层次;还可以安装遮阳设备,如百叶窗或遮阳帘,既能遮挡阳光,又能营造出舒适的氛围。总之,要注重每一个细节,让整个空间更加和谐统一。
在装修假阳台的过程中,还要注意一些安全隐患。比如,要确保地面防滑,避免发生意外;如果有小孩,要加装防护栏,确保孩子的安全;同时,还要注意假阳台的承重能力,确保结构安全。只有在保证安全的前提下,才能真正打造出一个舒适惬意的假阳台空间。
总之,假阳台装修需要从多个方面入手,包括位置选择、空间布局、装饰元素的运用以及细节处理等。只有全面考虑,才能打造出一个既美观又实用的假阳台空间。相信通过本文的介绍,您一定能够打造出一个属于自己的精致舒适的假阳台。感谢您的阅读,希望这篇文章对您有所帮助。
胸针。造型独特、设计精美的胸针可为精致女人的外在形象起画龙点睛的作用。
比如华为孟晚舟女士，每次出场都是一套得体优雅的套装，上衣别一枚造型各异的胸针，简单、精致而不落俗套，完美地展現了华为高管精明、干练、果断而不失女性柔美的外在形象。
1. 精致法杖和黄金精致法杖有区别。2. 精致法杖是一种魔法道具，通常由木材或其他材料制成，表面经过精心雕刻和装饰。它可以用来引导和增强魔法能量，帮助施法者施展魔法。而黄金精致法杖则是一种更高级的法杖，其材质主要由黄金制成。黄金精致法杖相较于普通精致法杖，具有更高的魔法导能力和更强的魔法效果。3. 黄金精致法杖相对于普通精致法杖来说，制作材料更加珍贵，因为黄金本身就是一种贵重的金属。黄金精致法杖的制作工艺也更加精细，可能包括更复杂的雕刻和装饰。由于黄金的导电性能较好，黄金精致法杖可以更有效地引导和储存魔法能量，使施法者能够更轻松地施展强大的魔法。因此，黄金精致法杖在魔法界被认为是一种更高级和更具威力的法杖选择。
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
检测数据：
sunny，hot，high，weak
结果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想：
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据：
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成训练模型失败！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用，以及在实际应用中的优势和挑战。
WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统，通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中，实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等，但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。
2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。
我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计，并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力，能够设计和优化WebGIS系统的架构。
3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。
在以往的项目中，我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如，在一次城市规划项目中，我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统，帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外，在一次环境监测项目中，我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统，提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果，帮助政府和公众做出相应的决策。
4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。
我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能，并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化，为用户提供更好的地理信息服务，助力各行各业的决策和发展。
这块您需要了解下stm32等单片机的基本编程和简单的硬件设计，最好能够了解模电和数电相关的知识更好，还有能够会做操作系统，简单的有ucos，freeRTOS等等。最好能够使用PCB画图软件以及keil4等软件。希望对您能够有用。
